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  "aboutHtml": "<p>Gemma 4 26B A4B IT는 공개 Gemma 4 제품군에 속하는 Google DeepMind의 지시 조정 전문가 혼합 에디션입니다. 공식 아키텍처 표에는 전체 매개변수 252억 개와 활성 매개변수 38억 개가 기재되어 있으며, A4B는 활성 매개변수 규모를 반올림한 이름입니다. 추론, 코딩, 에이전트 워크플로, 멀티모달 이해를 목적으로 합니다. 사전 학습 에디션 및 밀집 31B 모델과는 별개입니다.</p><p>공개 아키텍처 표에 따르면 전문가 혼합 설계는 추론 단계마다 매개변수 일부를 활성화합니다. 128개 전문가 중 8개가 활성화되고 여기에 공유 전문가 1개가 더해집니다. Google은 밀집 모델에 비해 추론 효율을 중시하는 에디션으로 소개합니다. 30개 레이어 구조와 1,024 토큰 슬라이딩 윈도를 글로벌 어텐션, 256K 컨텍스트, 시각 인코더와 결합합니다. 이러한 아키텍처 수치는 제작사 모델을 설명하며, 특정 애플리케이션의 지연 시간이나 하드웨어 구성을 보장하는 수치가 아닙니다.</p><p>256K 토큰 컨텍스트를 활용하면 방대한 텍스트와 시각적 근거를 결합한 작업을 처리할 수 있습니다. 하나의 프롬프트에 이미지와 텍스트를 번갈아 배치할 수 있으며, 제조사는 최상의 결과를 위해 관련 텍스트 앞에 이미지 콘텐츠를 넣도록 권장합니다. 시각 작업에는 객체 탐지, 문서 페이지 해석, 화면과 인터페이스 이해, 차트, 다국어 OCR, 필기 인식, 위치 지시가 포함됩니다. 출력은 추출한 내용, 설명, 코드 또는 제안된 도구 동작과 같은 텍스트입니다.</p><p>조절 가능한 사고 모드를 통해 모델이 답변 전에 추론하거나 바로 답변하도록 할 수 있습니다. Gemma 4에는 user 및 assistant 역할과 함께 기본 system 역할이 추가되었습니다. Google의 프롬프트 형식은 시스템 프롬프트의 &lt;|think|&gt; 제어 토큰으로 사고를 활성화하고 사고 채널과 최종 답변을 분리합니다. 문서에 설명된 프로세서는 이 템플릿을 처리할 수 있습니다. 여러 턴으로 이어지는 대화에서는 이전 최종 답변을 기록에 유지하고 이전 사고 내용은 제외하세요. 다만 도구 호출 턴에서는 제조사의 설명에 따라 사고 내용을 보존해야 합니다.</p><p>기본 Function Calling은 구조화된 도구 사용을 지원하며, Google의 출시 설명에는 구조화된 JSON 출력도 명시되어 있습니다. 작업, 사용 가능한 함수, 기대 결과를 정의하세요. 애플리케이션이 요청된 작업을 수행한 뒤 그 출력을 반환하면 다음 단계로 이어갈 수 있습니다. 코딩 작업에서는 생성, 완성 또는 수정을 요청할 수 있고, 시각 어시스턴트는 반환된 텍스트로 차트나 화면을 설명할 수 있습니다. 함수 호출 지시는 연결된 동작이 실제로 실행되었다는 사실과 구분됩니다.</p><p>가변 이미지 해상도는 시각 토큰 예산으로 제어합니다. 문서에 명시된 선택지는 70, 140, 280, 560, 1,120 토큰입니다. 낮은 예산은 분류나 캡션에 적합하고, 높은 예산은 계산량이 늘어나는 대신 OCR, 문서 파싱, 작은 글자에 필요한 세부 정보를 더 많이 보존합니다. 이미지를 준비하기 전에 전체 장면이 필요한지 정확한 글자가 필요한지 결정하세요. 추출 작업에서는 페이지 전체의 모든 세부 사항을 무조건 살펴보라는 요청보다 라벨을 선명하게 잘라낸 이미지가 더 유용할 수 있습니다.</p><p>Google은 제품군의 샘플링 설정으로 temperature 1.0, top-p 0.95, top-k 64를 권장합니다. 모델 카드는 140개가 넘는 언어로 학습했다는 사실과 별도 설정 없이 35개가 넘는 언어를 지원한다는 사실을 구분합니다. 답변 언어를 지정하고 도메인 이름, 필드 이름 또는 수식은 작업 지시에 명시하여 유지하세요. 256K는 컨텍스트 사양이며, 인용된 모델 카드는 이 에디션의 별도 범용 최대 출력 수치를 정하지 않습니다.</p><p>문서와 코드를 함께 다루는 작업에서는 관련 페이지 이미지, 서면 요구사항, 소스 코드 조각을 제공하세요. 예를 들어 “라벨을 읽고, 이 화면이 명세와 어떻게 다른지 설명한 뒤, 제공된 코드에 필요한 부분만 수정하는 방안을 제안하세요”라고 요청할 수 있습니다. 차트에서는 화면에 표시된 값과 추론한 추세를 구분하여 답하도록 하세요. Gemma 모델 카드는 모호한 언어, 매우 복잡한 작업, 잘못되거나 오래된 사실 진술과 관련된 한계를 설명합니다. 따라서 학습 지식이 필요한 사실을 알아서 제공할 것으로 기대하기보다 결과가 반드시 사용해야 하는 권위 있는 사실 자료를 첨부하세요.</p><p>Ailoot에서는 /v1/chat/completions에서 이 정확한 모델 ID를 선택하고 messages에 작업을 넣으세요. 각 메시지는 role과 content를 포함하며, 관련 지시와 원본 자료를 함께 유지하세요. 전체 JSON 응답을 수집하거나 stream을 활성화한 경우 모든 SSE 조각을 수집하고, 작성된 결과와 함께 usage를 보관하세요.</p>",
  "aboutText": "Gemma 4 26B A4B IT는 공개 Gemma 4 제품군에 속하는 Google DeepMind의 지시 조정 전문가 혼합 에디션입니다. 공식 아키텍처 표에는 전체 매개변수 252억 개와 활성 매개변수 38억 개가 기재되어 있으며, A4B는 활성 매개변수 규모를 반올림한 이름입니다. 추론, 코딩, 에이전트 워크플로, 멀티모달 이해를 목적으로 합니다. 사전 학습 에디션 및 밀집 31B 모델과는 별개입니다.\n\n공개 아키텍처 표에 따르면 전문가 혼합 설계는 추론 단계마다 매개변수 일부를 활성화합니다. 128개 전문가 중 8개가 활성화되고 여기에 공유 전문가 1개가 더해집니다. Google은 밀집 모델에 비해 추론 효율을 중시하는 에디션으로 소개합니다. 30개 레이어 구조와 1,024 토큰 슬라이딩 윈도를 글로벌 어텐션, 256K 컨텍스트, 시각 인코더와 결합합니다. 이러한 아키텍처 수치는 제작사 모델을 설명하며, 특정 애플리케이션의 지연 시간이나 하드웨어 구성을 보장하는 수치가 아닙니다.\n\n256K 토큰 컨텍스트를 활용하면 방대한 텍스트와 시각적 근거를 결합한 작업을 처리할 수 있습니다. 하나의 프롬프트에 이미지와 텍스트를 번갈아 배치할 수 있으며, 제조사는 최상의 결과를 위해 관련 텍스트 앞에 이미지 콘텐츠를 넣도록 권장합니다. 시각 작업에는 객체 탐지, 문서 페이지 해석, 화면과 인터페이스 이해, 차트, 다국어 OCR, 필기 인식, 위치 지시가 포함됩니다. 출력은 추출한 내용, 설명, 코드 또는 제안된 도구 동작과 같은 텍스트입니다.\n\n조절 가능한 사고 모드를 통해 모델이 답변 전에 추론하거나 바로 답변하도록 할 수 있습니다. Gemma 4에는 user 및 assistant 역할과 함께 기본 system 역할이 추가되었습니다. Google의 프롬프트 형식은 시스템 프롬프트의 <|think|> 제어 토큰으로 사고를 활성화하고 사고 채널과 최종 답변을 분리합니다. 문서에 설명된 프로세서는 이 템플릿을 처리할 수 있습니다. 여러 턴으로 이어지는 대화에서는 이전 최종 답변을 기록에 유지하고 이전 사고 내용은 제외하세요. 다만 도구 호출 턴에서는 제조사의 설명에 따라 사고 내용을 보존해야 합니다.\n\n기본 Function Calling은 구조화된 도구 사용을 지원하며, Google의 출시 설명에는 구조화된 JSON 출력도 명시되어 있습니다. 작업, 사용 가능한 함수, 기대 결과를 정의하세요. 애플리케이션이 요청된 작업을 수행한 뒤 그 출력을 반환하면 다음 단계로 이어갈 수 있습니다. 코딩 작업에서는 생성, 완성 또는 수정을 요청할 수 있고, 시각 어시스턴트는 반환된 텍스트로 차트나 화면을 설명할 수 있습니다. 함수 호출 지시는 연결된 동작이 실제로 실행되었다는 사실과 구분됩니다.\n\n가변 이미지 해상도는 시각 토큰 예산으로 제어합니다. 문서에 명시된 선택지는 70, 140, 280, 560, 1,120 토큰입니다. 낮은 예산은 분류나 캡션에 적합하고, 높은 예산은 계산량이 늘어나는 대신 OCR, 문서 파싱, 작은 글자에 필요한 세부 정보를 더 많이 보존합니다. 이미지를 준비하기 전에 전체 장면이 필요한지 정확한 글자가 필요한지 결정하세요. 추출 작업에서는 페이지 전체의 모든 세부 사항을 무조건 살펴보라는 요청보다 라벨을 선명하게 잘라낸 이미지가 더 유용할 수 있습니다.\n\nGoogle은 제품군의 샘플링 설정으로 temperature 1.0, top-p 0.95, top-k 64를 권장합니다. 모델 카드는 140개가 넘는 언어로 학습했다는 사실과 별도 설정 없이 35개가 넘는 언어를 지원한다는 사실을 구분합니다. 답변 언어를 지정하고 도메인 이름, 필드 이름 또는 수식은 작업 지시에 명시하여 유지하세요. 256K는 컨텍스트 사양이며, 인용된 모델 카드는 이 에디션의 별도 범용 최대 출력 수치를 정하지 않습니다.\n\n문서와 코드를 함께 다루는 작업에서는 관련 페이지 이미지, 서면 요구사항, 소스 코드 조각을 제공하세요. 예를 들어 “라벨을 읽고, 이 화면이 명세와 어떻게 다른지 설명한 뒤, 제공된 코드에 필요한 부분만 수정하는 방안을 제안하세요”라고 요청할 수 있습니다. 차트에서는 화면에 표시된 값과 추론한 추세를 구분하여 답하도록 하세요. Gemma 모델 카드는 모호한 언어, 매우 복잡한 작업, 잘못되거나 오래된 사실 진술과 관련된 한계를 설명합니다. 따라서 학습 지식이 필요한 사실을 알아서 제공할 것으로 기대하기보다 결과가 반드시 사용해야 하는 권위 있는 사실 자료를 첨부하세요.\n\nAiloot에서는 /v1/chat/completions에서 이 정확한 모델 ID를 선택하고 messages에 작업을 넣으세요. 각 메시지는 role과 content를 포함하며, 관련 지시와 원본 자료를 함께 유지하세요. 전체 JSON 응답을 수집하거나 stream을 활성화한 경우 모든 SSE 조각을 수집하고, 작성된 결과와 함께 usage를 보관하세요.",
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Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Gemma 4 26B A4B IT는 공개 Gemma 4 제품군에 속하는 Google DeepMind의 지시 조정 전문가 혼합 에디션입니다. 공식 아키텍처 표에는 전체 매개변수 252억 개와 활성 매개변수 38억 개가 기재되어 있으며, A4B는 활성 매개변수 규모를 반올림한 이름입니다. 추론, 코딩, 에이전트 워크플로, 멀티모달 이해를 목적으로 합니다. 사전 학습 에디션 및 밀집 31B 모델과는 별개입니다.</p><p>공개 아키텍처 표에 따르면 전문가 혼합 설계는 추론 단계마다 매개변수 일부를 활성화합니다. 128개 전문가 중 8개가 활성화되고 여기에 공유 전문가 1개가 더해집니다. Google은 밀집 모델에 비해 추론 효율을 중시하는 에디션으로 소개합니다. 30개 레이어 구조와 1,024 토큰 슬라이딩 윈도를 글로벌 어텐션, 256K 컨텍스트, 시각 인코더와 결합합니다. 이러한 아키텍처 수치는 제작사 모델을 설명하며, 특정 애플리케이션의 지연 시간이나 하드웨어 구성을 보장하는 수치가 아닙니다.</p><p>256K 토큰 컨텍스트를 활용하면 방대한 텍스트와 시각적 근거를 결합한 작업을 처리할 수 있습니다. 하나의 프롬프트에 이미지와 텍스트를 번갈아 배치할 수 있으며, 제조사는 최상의 결과를 위해 관련 텍스트 앞에 이미지 콘텐츠를 넣도록 권장합니다. 시각 작업에는 객체 탐지, 문서 페이지 해석, 화면과 인터페이스 이해, 차트, 다국어 OCR, 필기 인식, 위치 지시가 포함됩니다. 출력은 추출한 내용, 설명, 코드 또는 제안된 도구 동작과 같은 텍스트입니다.</p><p>조절 가능한 사고 모드를 통해 모델이 답변 전에 추론하거나 바로 답변하도록 할 수 있습니다. Gemma 4에는 user 및 assistant 역할과 함께 기본 system 역할이 추가되었습니다. Google의 프롬프트 형식은 시스템 프롬프트의 &lt;|think|&gt; 제어 토큰으로 사고를 활성화하고 사고 채널과 최종 답변을 분리합니다. 문서에 설명된 프로세서는 이 템플릿을 처리할 수 있습니다. 여러 턴으로 이어지는 대화에서는 이전 최종 답변을 기록에 유지하고 이전 사고 내용은 제외하세요. 다만 도구 호출 턴에서는 제조사의 설명에 따라 사고 내용을 보존해야 합니다.</p><p>기본 Function Calling은 구조화된 도구 사용을 지원하며, Google의 출시 설명에는 구조화된 JSON 출력도 명시되어 있습니다. 작업, 사용 가능한 함수, 기대 결과를 정의하세요. 애플리케이션이 요청된 작업을 수행한 뒤 그 출력을 반환하면 다음 단계로 이어갈 수 있습니다. 코딩 작업에서는 생성, 완성 또는 수정을 요청할 수 있고, 시각 어시스턴트는 반환된 텍스트로 차트나 화면을 설명할 수 있습니다. 함수 호출 지시는 연결된 동작이 실제로 실행되었다는 사실과 구분됩니다.</p><p>가변 이미지 해상도는 시각 토큰 예산으로 제어합니다. 문서에 명시된 선택지는 70, 140, 280, 560, 1,120 토큰입니다. 낮은 예산은 분류나 캡션에 적합하고, 높은 예산은 계산량이 늘어나는 대신 OCR, 문서 파싱, 작은 글자에 필요한 세부 정보를 더 많이 보존합니다. 이미지를 준비하기 전에 전체 장면이 필요한지 정확한 글자가 필요한지 결정하세요. 추출 작업에서는 페이지 전체의 모든 세부 사항을 무조건 살펴보라는 요청보다 라벨을 선명하게 잘라낸 이미지가 더 유용할 수 있습니다.</p><p>Google은 제품군의 샘플링 설정으로 temperature 1.0, top-p 0.95, top-k 64를 권장합니다. 모델 카드는 140개가 넘는 언어로 학습했다는 사실과 별도 설정 없이 35개가 넘는 언어를 지원한다는 사실을 구분합니다. 답변 언어를 지정하고 도메인 이름, 필드 이름 또는 수식은 작업 지시에 명시하여 유지하세요. 256K는 컨텍스트 사양이며, 인용된 모델 카드는 이 에디션의 별도 범용 최대 출력 수치를 정하지 않습니다.</p><p>문서와 코드를 함께 다루는 작업에서는 관련 페이지 이미지, 서면 요구사항, 소스 코드 조각을 제공하세요. 예를 들어 “라벨을 읽고, 이 화면이 명세와 어떻게 다른지 설명한 뒤, 제공된 코드에 필요한 부분만 수정하는 방안을 제안하세요”라고 요청할 수 있습니다. 차트에서는 화면에 표시된 값과 추론한 추세를 구분하여 답하도록 하세요. Gemma 모델 카드는 모호한 언어, 매우 복잡한 작업, 잘못되거나 오래된 사실 진술과 관련된 한계를 설명합니다. 따라서 학습 지식이 필요한 사실을 알아서 제공할 것으로 기대하기보다 결과가 반드시 사용해야 하는 권위 있는 사실 자료를 첨부하세요.</p><p>Ailoot에서는 /v1/chat/completions에서 이 정확한 모델 ID를 선택하고 messages에 작업을 넣으세요. 각 메시지는 role과 content를 포함하며, 관련 지시와 원본 자료를 함께 유지하세요. 전체 JSON 응답을 수집하거나 stream을 활성화한 경우 모든 SSE 조각을 수집하고, 작성된 결과와 함께 usage를 보관하세요.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</b> <code>POST /v1/chat/completions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>입력</dt><dd><code>text</code>, <code>image</code></dd></div><div><dt>출력</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>출력 형식</dt><dd>JSON or SSE</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>필드</th><th>유형</th><th>요건</th><th>값과 한도</th><th>기본값</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"필드\" 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class=\"note-s\">명시적 캐시를 요청할 때</span></dd><dt>텍스트 전용 요율: 무료</dt><dd>캐시, 도구 및 미디어에는 각각 별도로 나열된 요금 조건이 적용됩니다. <span class=\"note-s\">텍스트 전용 입력 및 출력의 경우</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot 요금</h4><h4>설정별 가격</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>설정</th><th>요금표</th><th>요금</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"설정\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">설정</span>기본 토큰 요금</th><td data-cell-label=\"요금표\"><span class=\"card-cell-label\">요금표</span>기본 요금</td><td data-cell-label=\"요금\"><span class=\"card-cell-label\">요금</span><div><span>입력 · 입력 토큰</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>출력 · 출력 토큰</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 읽기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기, 1시간</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. <a href=\"/docs/ko/billing/reserve/\">금액 확보와 정산 방식 →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">요청 예제</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"코드 예제 형식\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2926-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2926-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · 한 번만 생성하고 결과 전체 보관</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"코드 복사\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2926-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2926-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;google/gemma-4-26b-a4b-it:free&quot;, &quot;messages&quot;: [{&quot;role&quot;: &quot;user&quot;, &quot;content&quot;: &quot;Explain how a rainbow forms.&quot;}]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">결과 수신 및 저장</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><p class=\"note-s\">JSON or SSE</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>완료된 결과 모두 보관</h5><p class=\"note-s\">반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.</p><p class=\"note-s\">모든 콘텐츠 블록, 도구 호출 ID, 반환된 사고 서명, 모든 SSE 델타 및 전체 사용량 정보를 보존하세요. 첫 번째 텍스트 조각이 전체 결과는 아닙니다.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>원래 응답을 확인해야 할 경우</h5><p class=\"note-s\">원래 X-Client-Request-ID, 응답 및 헤더를 보존하세요. 결과를 알 수 없거나 result_pending_check인 경우 두 번째 생성은 허용되지 않습니다.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>응답 필드</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>필드</th><th>유형</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">choices[]</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>object</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>오류와 다음 단계</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>응답</th><th>조건</th><th>다음 단계</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"응답\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">응답</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"조건\"><span class=\"card-cell-label\">조건</span>필수 필드, 모델 선택자, 유형 또는 입력 표현 형식이 유효하지 않습니다.</td><td data-cell-label=\"다음 단계\"><span class=\"card-cell-label\">다음 단계</span>별도의 요청을 준비하기 전에 반환된 유효성 검사 세부 정보를 확인하세요.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"응답\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">응답</span><code></code></th><td data-cell-label=\"조건\"><span class=\"card-cell-label\">조건</span>원래 요청이나 결과를 알 수 없거나 확인이 필요합니다.</td><td data-cell-label=\"다음 단계\"><span class=\"card-cell-label\">다음 단계</span>원래 식별자와 헤더를 보존하고, 지원되는 상태 정보나 라이브러리 기록만 조회하세요. 생성 요청을 다시 제출하지 마세요.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">별칭</h3><h4>모델 별칭</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&amp;fmt=chat\"><code>google/gemma-4-26b-a4b-it:free</code></a></span></p><h4>메서드 경로 별칭</h4><p class=\"note-s\"><code>/chat/completions</code></p><h4>관련 호출용 ID</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&amp;fmt=chat\"><code>google/gemma-4-26b-a4b-it:free</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "accepted_material_guidance": {
              "content_type": "application/json",
              "example_scope": "The preserved text example is one valid request form, not the full protocol input set.",
              "image_condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
              "material_types": [
                "text",
                "image"
              ],
              "text_file_material": "Actual UTF-8 text can be inserted in a text content part."
            },
            "all_results": "Retain the complete response and headers, original identifiers, every actual output and all usage/accounting fields. Save each unique owned asset and retain every role pointing to it.",
            "authentication": {
              "header": "Authorization",
              "scheme": "Bearer",
              "value": "$AILOOT_API_KEY"
            },
            "errors": [
              {
                "condition": "필수 필드, 모델 선택자, 유형 또는 입력 표현 형식이 유효하지 않습니다.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "별도의 요청을 준비하기 전에 반환된 유효성 검사 세부 정보를 확인하세요.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "원래 요청이나 결과를 알 수 없거나 확인이 필요합니다.",
                "http_status": null,
                "recovery": "원래 식별자와 헤더를 보존하고, 지원되는 상태 정보나 라이브러리 기록만 조회하세요. 생성 요청을 다시 제출하지 마세요.",
                "type": null
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "status": [],
              "unknown": "원래 X-Client-Request-ID, 응답 및 헤더를 보존하세요. 결과를 알 수 없거나 result_pending_check인 경우 두 번째 생성은 허용되지 않습니다.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "material_combinations": [
              {
                "materials": [
                  "text"
                ],
                "mode": "text_input",
                "required": [
                  "messages"
                ]
              },
              {
                "condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
                "materials": [
                  "text",
                  "image"
                ],
                "mode": "image_with_text",
                "required": [
                  "messages with actual image content blocks"
                ]
              }
            ],
            "model_capability_scope": {
              "all_models_vision_claim": false,
              "manufacturer_description_preserved": "Retain grounded accepted legacy vision descriptions; a plain text example is not a capability ceiling.",
              "model_vision": "conditional_on_exact_model_capability",
              "transport_materials": [
                "text",
                "image"
              ],
              "video_audio_inferred": false
            },
            "outputs": {
              "all_results": "모든 콘텐츠 블록, 도구 호출 ID, 반환된 사고 서명, 모든 SSE 델타 및 전체 사용량 정보를 보존하세요. 첫 번째 텍스트 조각이 전체 결과는 아닙니다.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "name": "choices[]",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON or SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "이 Ailoot 라우팅 선택자를 그대로 사용하세요.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "properties": {
                    "content": {
                      "oneOf": [
                        {
                          "type": "string"
                        },
                        {
                          "items": {
                            "oneOf": [
                              {
                                "properties": {
                                  "text": {
                                    "type": "string"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "text"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "text"
                                ],
                                "type": "object"
                              },
                              {
                                "properties": {
                                  "image_url": {
                                    "properties": {
                                      "detail": {
                                        "type": "string"
                                      },
                                      "url": {
                                        "type": "string"
                                      }
                                    },
                                    "required": [
                                      "url"
                                    ],
                                    "type": "object"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "image_url"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "image_url"
                                ],
                                "type": "object"
                              }
                            ]
                          },
                          "type": "array"
                        }
                      ]
                    },
                    "role": {
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
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                  "items": {
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                      "content": {
                        "oneOf": [
                          {
                            "type": "string"
                          },
                          {
                            "items": {
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                                    "type",
                                    "image_url"
                                  ],
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                      "role",
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                  "enum": [
                    "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
                  ],
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                  {
                    "content": "Explain how a rainbow forms.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
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              "example_is_offline_content": true
            },
            "usage": {
              "meter": "Use the accepted method price and actual recorded usage; the request reserve is an estimate. A billing unit does not add an input capability.",
              "preserve": "Keep all returned usage, accounting and request identifiers with every actual output.",
              "settlement": "Retain the original operation; reconcile its result and accounting once."
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "이 Ailoot 라우팅 선택자를 그대로 사용하세요.",
              "선택한 특정 모델이 시각 인식을 지원하는 경우 이 프로토콜로 이미지 콘텐츠를 전달할 수 있습니다. 프로토콜에서 요청을 수락한다고 해서 모든 모델의 이미지 처리 기능이 입증되는 것은 아닙니다."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "optional": [
              "stream"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
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            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original X-Client-Request-ID, response and headers. An unknown or result_pending_check outcome does not authorize a second creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
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          },
          "method_aliases": [
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          ],
          "output": {
            "all_results": "Retain every content block, tool-call ID, thinking signature when returned, all SSE deltas and complete usage. A first text fragment is not the whole result.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "name": "choices[]",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              }
            ],
            "format": "JSON or SSE"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"google/gemma-4-26b-a4b-it:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain how a rainbow forms.\"}]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "in": 0,
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "input_conditions": {
          "image": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model."
        },
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          },
          {
            "label": "텍스트 전용 요율: 무료",
            "value": "캐시, 도구 및 미디어에는 각각 별도로 나열된 요금 조건이 적용됩니다.",
            "when": "텍스트 전용 입력 및 출력의 경우"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
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                "native_quantity": 1,
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  "rawModel": {
    "about": "Gemma 4 26B A4B IT는 공개 Gemma 4 제품군에 속하는 Google DeepMind의 지시 조정 전문가 혼합 에디션입니다. 공식 아키텍처 표에는 전체 매개변수 252억 개와 활성 매개변수 38억 개가 기재되어 있으며, A4B는 활성 매개변수 규모를 반올림한 이름입니다. 추론, 코딩, 에이전트 워크플로, 멀티모달 이해를 목적으로 합니다. 사전 학습 에디션 및 밀집 31B 모델과는 별개입니다.\n\n공개 아키텍처 표에 따르면 전문가 혼합 설계는 추론 단계마다 매개변수 일부를 활성화합니다. 128개 전문가 중 8개가 활성화되고 여기에 공유 전문가 1개가 더해집니다. Google은 밀집 모델에 비해 추론 효율을 중시하는 에디션으로 소개합니다. 30개 레이어 구조와 1,024 토큰 슬라이딩 윈도를 글로벌 어텐션, 256K 컨텍스트, 시각 인코더와 결합합니다. 이러한 아키텍처 수치는 제작사 모델을 설명하며, 특정 애플리케이션의 지연 시간이나 하드웨어 구성을 보장하는 수치가 아닙니다.\n\n256K 토큰 컨텍스트를 활용하면 방대한 텍스트와 시각적 근거를 결합한 작업을 처리할 수 있습니다. 하나의 프롬프트에 이미지와 텍스트를 번갈아 배치할 수 있으며, 제조사는 최상의 결과를 위해 관련 텍스트 앞에 이미지 콘텐츠를 넣도록 권장합니다. 시각 작업에는 객체 탐지, 문서 페이지 해석, 화면과 인터페이스 이해, 차트, 다국어 OCR, 필기 인식, 위치 지시가 포함됩니다. 출력은 추출한 내용, 설명, 코드 또는 제안된 도구 동작과 같은 텍스트입니다.\n\n조절 가능한 사고 모드를 통해 모델이 답변 전에 추론하거나 바로 답변하도록 할 수 있습니다. Gemma 4에는 user 및 assistant 역할과 함께 기본 system 역할이 추가되었습니다. Google의 프롬프트 형식은 시스템 프롬프트의 <|think|> 제어 토큰으로 사고를 활성화하고 사고 채널과 최종 답변을 분리합니다. 문서에 설명된 프로세서는 이 템플릿을 처리할 수 있습니다. 여러 턴으로 이어지는 대화에서는 이전 최종 답변을 기록에 유지하고 이전 사고 내용은 제외하세요. 다만 도구 호출 턴에서는 제조사의 설명에 따라 사고 내용을 보존해야 합니다.\n\n기본 Function Calling은 구조화된 도구 사용을 지원하며, Google의 출시 설명에는 구조화된 JSON 출력도 명시되어 있습니다. 작업, 사용 가능한 함수, 기대 결과를 정의하세요. 애플리케이션이 요청된 작업을 수행한 뒤 그 출력을 반환하면 다음 단계로 이어갈 수 있습니다. 코딩 작업에서는 생성, 완성 또는 수정을 요청할 수 있고, 시각 어시스턴트는 반환된 텍스트로 차트나 화면을 설명할 수 있습니다. 함수 호출 지시는 연결된 동작이 실제로 실행되었다는 사실과 구분됩니다.\n\n가변 이미지 해상도는 시각 토큰 예산으로 제어합니다. 문서에 명시된 선택지는 70, 140, 280, 560, 1,120 토큰입니다. 낮은 예산은 분류나 캡션에 적합하고, 높은 예산은 계산량이 늘어나는 대신 OCR, 문서 파싱, 작은 글자에 필요한 세부 정보를 더 많이 보존합니다. 이미지를 준비하기 전에 전체 장면이 필요한지 정확한 글자가 필요한지 결정하세요. 추출 작업에서는 페이지 전체의 모든 세부 사항을 무조건 살펴보라는 요청보다 라벨을 선명하게 잘라낸 이미지가 더 유용할 수 있습니다.\n\nGoogle은 제품군의 샘플링 설정으로 temperature 1.0, top-p 0.95, top-k 64를 권장합니다. 모델 카드는 140개가 넘는 언어로 학습했다는 사실과 별도 설정 없이 35개가 넘는 언어를 지원한다는 사실을 구분합니다. 답변 언어를 지정하고 도메인 이름, 필드 이름 또는 수식은 작업 지시에 명시하여 유지하세요. 256K는 컨텍스트 사양이며, 인용된 모델 카드는 이 에디션의 별도 범용 최대 출력 수치를 정하지 않습니다.\n\n문서와 코드를 함께 다루는 작업에서는 관련 페이지 이미지, 서면 요구사항, 소스 코드 조각을 제공하세요. 예를 들어 “라벨을 읽고, 이 화면이 명세와 어떻게 다른지 설명한 뒤, 제공된 코드에 필요한 부분만 수정하는 방안을 제안하세요”라고 요청할 수 있습니다. 차트에서는 화면에 표시된 값과 추론한 추세를 구분하여 답하도록 하세요. Gemma 모델 카드는 모호한 언어, 매우 복잡한 작업, 잘못되거나 오래된 사실 진술과 관련된 한계를 설명합니다. 따라서 학습 지식이 필요한 사실을 알아서 제공할 것으로 기대하기보다 결과가 반드시 사용해야 하는 권위 있는 사실 자료를 첨부하세요.\n\nAiloot에서는 /v1/chat/completions에서 이 정확한 모델 ID를 선택하고 messages에 작업을 넣으세요. 각 메시지는 role과 content를 포함하며, 관련 지시와 원본 자료를 함께 유지하세요. 전체 JSON 응답을 수집하거나 stream을 활성화한 경우 모든 SSE 조각을 수집하고, 작성된 결과와 함께 usage를 보관하세요.",
    "alias_of": null,
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    "author": "Google",
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            },
            "material_combinations": [
              {
                "materials": [
                  "text"
                ],
                "mode": "text_input",
                "required": [
                  "messages"
                ]
              },
              {
                "condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
                "materials": [
                  "text",
                  "image"
                ],
                "mode": "image_with_text",
                "required": [
                  "messages with actual image content blocks"
                ]
              }
            ],
            "model_capability_scope": {
              "all_models_vision_claim": false,
              "manufacturer_description_preserved": "Retain grounded accepted legacy vision descriptions; a plain text example is not a capability ceiling.",
              "model_vision": "conditional_on_exact_model_capability",
              "transport_materials": [
                "text",
                "image"
              ],
              "video_audio_inferred": false
            },
            "outputs": {
              "all_results": "모든 콘텐츠 블록, 도구 호출 ID, 반환된 사고 서명, 모든 SSE 델타 및 전체 사용량 정보를 보존하세요. 첫 번째 텍스트 조각이 전체 결과는 아닙니다.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "name": "choices[]",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON or SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "이 Ailoot 라우팅 선택자를 그대로 사용하세요.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "properties": {
                    "content": {
                      "oneOf": [
                        {
                          "type": "string"
                        },
                        {
                          "items": {
                            "oneOf": [
                              {
                                "properties": {
                                  "text": {
                                    "type": "string"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "text"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "text"
                                ],
                                "type": "object"
                              },
                              {
                                "properties": {
                                  "image_url": {
                                    "properties": {
                                      "detail": {
                                        "type": "string"
                                      },
                                      "url": {
                                        "type": "string"
                                      }
                                    },
                                    "required": [
                                      "url"
                                    ],
                                    "type": "object"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "image_url"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "image_url"
                                ],
                                "type": "object"
                              }
                            ]
                          },
                          "type": "array"
                        }
                      ]
                    },
                    "role": {
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "messages": {
                  "items": {
                    "properties": {
                      "content": {
                        "oneOf": [
                          {
                            "type": "string"
                          },
                          {
                            "items": {
                              "oneOf": [
                                {
                                  "properties": {
                                    "text": {
                                      "type": "string"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "text"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "text"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                },
                                {
                                  "properties": {
                                    "image_url": {
                                      "properties": {
                                        "detail": {
                                          "type": "string"
                                        },
                                        "url": {
                                          "type": "string"
                                        }
                                      },
                                      "required": [
                                        "url"
                                      ],
                                      "type": "object"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "image_url"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "image_url"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                }
                              ]
                            },
                            "type": "array"
                          }
                        ]
                      },
                      "role": {
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "type": "boolean"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "messages": [
                  {
                    "content": "Explain how a rainbow forms.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
              },
              "content_type": "application/json",
              "example_is_offline_content": true
            },
            "usage": {
              "meter": "Use the accepted method price and actual recorded usage; the request reserve is an estimate. A billing unit does not add an input capability.",
              "preserve": "Keep all returned usage, accounting and request identifiers with every actual output.",
              "settlement": "Retain the original operation; reconcile its result and accounting once."
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "이 Ailoot 라우팅 선택자를 그대로 사용하세요.",
              "선택한 특정 모델이 시각 인식을 지원하는 경우 이 프로토콜로 이미지 콘텐츠를 전달할 수 있습니다. 프로토콜에서 요청을 수락한다고 해서 모든 모델의 이미지 처리 기능이 입증되는 것은 아닙니다."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "optional": [
              "stream"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/chat/completions"
            },
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original X-Client-Request-ID, response and headers. An unknown or result_pending_check outcome does not authorize a second creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [
            "/chat/completions"
          ],
          "output": {
            "all_results": "Retain every content block, tool-call ID, thinking signature when returned, all SSE deltas and complete usage. A first text fragment is not the whole result.",
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        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"google/gemma-4-26b-a4b-it:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain how a rainbow forms.\"}]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
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        "family": "openai",
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          "image": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model."
        },
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          {
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          },
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            "label": "Flex mode",
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          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
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          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
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          {
            "label": "텍스트 전용 요율: 무료",
            "value": "캐시, 도구 및 미디어에는 각각 별도로 나열된 요금 조건이 적용됩니다.",
            "when": "텍스트 전용 입력 및 출력의 경우"
          }
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        "pricing": {
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        "request_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
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      }
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      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
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    "short": "Gemma 4 26B A4B IT는 텍스트와 시각 추론을 위한 Google의 지시 조정 전문가 혼합 모델입니다. 256K 컨텍스트, 이미지 이해, 조절 가능한 사고 모드, 기본 함수 호출을 결합하며 텍스트를 출력합니다.",
    "title": "Google: Gemma 4 26B A4B (free)"
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    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
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    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
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  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Gemma 4 26B A4B IT는 텍스트와 시각 추론을 위한 Google의 지시 조정 전문가 혼합 모델입니다. 256K 컨텍스트, 이미지 이해, 조절 가능한 사고 모드, 기본 함수 호출을 결합하며 텍스트를 출력합니다.",
  "source": {
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